数据对经济发展至关重要。经济预测和财务分析是在大数据的基础上实现的，依靠数据了解群体行为趋势，进而科学了解市场需求。在互联网时代，数据的价值得到进一步提升和发挥。依靠大数据技术，银行可以更好地进行经济预测和金融统计分析，以实现预期的发展目标。在互联网飞速发展的时代，半结构化和非结构化数据及相关数据统称为大数据。大数据不仅是虚拟的网络环境，也是现实中的大量数据存储。在大数据环境下，企业可以将自己的经营、各种数据和政策、内容等相关信息存储在同一个数据库中，然后依靠特定的计算方法，对经济形势和财务数据进行综合预测。大数据时代，任何经济行为都可以纳入数据范畴，在分析大数据的过程中，不仅要关注算法的选择，还要关注数据在各种经济活动中的重要性。
大数据之于银行发展的价值
1.提高银行信息技术水平
信息技术的应用对企业发展具有重要作用，当前，虽然银行业已经加大了在信息化和智能化方面的建设和升级改造的投入，但其应用和发展水平还有很大的提升空间，海量数据和信息还无法真正有效利用起来，这在银行资管行业表现尤为突出。借助大数据，银行可以对大量的信息进行有效分析和针对性应用，在解决信息不对称问题的同时，还可以帮助银行准确分析市场需求，提升经济预测和金融统计的有效性和针对性，进而设计和开发全新的产品和服务，从而提升服务质量和水平。
2.提高金融管理统计能力
在大数据和传统银行业务深度融合的背景下，大数据的应用有助于银行全方位收集和分析、应用各类数据和信息，促进银行经济预测和金融统计的有效运作。比如，通过对收集到的数据进行整理和分析，可以找出经济活动中的规律，对风险进行分类汇总和预测。再比如，借助分析数据，可以有效进行经济预测和金融统计，总结归纳经济活动规律，有助于预测风险。
3.提高风险规避能力
大数据相关方法和技术另一个显著的价值在于，它有助于提升银行经营管理能力。还是以资管业务为例，大数据对银行资管业务在资产挖掘、风险防控、产品创新等方面均具有很好的应用价值。在风险预警和规避过程中，银行利用大数据分析相关经济可能性的根源模型，通过对各种财务报表的分析，帮助其改进和升级各种经济和商业模式，预测风险和各类金融发展，规避银行经营发展过程中可能出现的诸多风险，提高银行面对风险的应急处置能力，从而有效规避和降低银行风险和银行财务管理损失。
4.提高银行服务水平
随着数据处理技术的进步和中央财务管理的发展，经济金融数据逐渐规范化、完备化，促进了金融经济的共同发展。银行为企业和政府提供数据和信息、为群众提供便民服务的能力逐步提高。比如，通过大数据挖掘分析经济和市场发展趋势，可以为政府制定经济政策提供依据和参考，帮助政府提高相关决策、实施执行能力和提供舒适的公共服务。再比如，通过大数据分析金融信息，借助银行平台发布相关信息和政策要求，帮助企业和个人及时了解经济发展状况和政策变化，以便应对和调整自身发展战略，以促进自身发展和社会经济发展。
大数据提升银行管理能力的路径
1.科学设计银行大数据战略
在大数据和智能化时代，银行应利用好大数据技术，根据自身实际情况科学设计大数据战略，为银行经济预测和金融统计的顺利开展奠定基础。对此，银行应充分发挥自身独特的经济优势，成立专门的大数据发展机构，结合自身实际开展有针对性的开发设计工作，集管理决策、经济协调、金融统计和其他。大数据规划项目形成科学合理的数据开发机制，做好以大数据为核心的相关信息的收集、存储和分析工作，加大对数据信息获取方式、组织管理、寻找关联、可视化分析的研究。
2.优化数据分析技术
目前，银行经济预测和金融统计还没有较为完整和系统化的高层设计，发展方向不明确，没有形成科学的管理体系。银行各部门工作内容不明确，难以持续推进系统性工作，不利于银行发展。因此，银行的经济预测和金融统计工作应在高层进行专业、完整的设计，形成完整的管理发展体系，为银行经济预测和金融统计工作制定正确的发展方向指引、规划发展战略和管理策略。这其中，首先需要制定系统完善的综合协调和简洁明了的管理流程。简洁明了的业务报告可以帮助银行的经济预测人员和金通统计人员清晰、快速地获取和分析信息，从而预测和规避风险。因此，银行必须根据实际经营情况，连同经济预测和财务统计数据，起草一份综合、完整、简明的财务报表，收集和报告数据。同时，数据管理人员根据社会发展要求及时更新和维护，确保数据报告的科学性和实时性。其次，要有效提升IT应用能力。银行制定顶层设计，明确发展方向后，应根据自身发展方向完善相应程序。针对大数据应用的普及，银行应完善相应的信息设备，加强信息技术应用能力。此外，在大数据和智能化时代，银行还应改进现有的数据分析技术，运用多种数据分析方法，提高银行经济预测的准确性和金融统计分析的效率。因此，银行和金融机构应以数据分析技术为核心，推动非结构化数据处理技术、非关系型数据库管理技术、可视化技术等新技术的研发，逐步向云计算、物联网领域渗透。同时，银行应加强互联网研究技术、知识计算技术、知识库技术等技术的研发，并与大数据技术相结合，为加强银行业金融机构综合金融监管能力奠定基础，提供必要的基础知识，并建立集传输、存储、隔离、销毁于一体的访问集中化、云数据安全框架。通过安全体系的形成和数据隐私保护体系的完善，提升银行业金融机构大数据系统的安全防范能力，保障银行业金融机构的安全。
3.执行数据分析顶层设计
银行应重视大数据技术的应用，充分利用大数据技术的独特优势，实施高水平的数据分析设计，借助大数据技术进行经济预测和金融统计。一是银行应建立专门的数据管理架构，以严谨的态度和专业的手段加强大数据技术的维护和开发，结合银行和金融机构的实际情况，制定具体方案。二是银行高级管理人员应常态化专题会议，聚焦大数据技术及其在银行业金融机构的应用前景，引导银行高级管理人员从思想角度深刻认识大数据技术的独特优势，阐明大数据技术在银行业金融机构中的应用前景。大数据技术对银行业经济的影响，以及了解预测和金融统计的含义。三是银行应将大数据技术的应用专业化、科学化。在做好软硬件开发、应用、维护和更新的基础上，要保证算法组织的专业性、创新性和科学性。同时，全行各分支机构要对大数据计算结果进行对比分析，建立以行为为重点的数据库，实施经济预测和金融统计，并及时将结果记录在系统中。
4.构建银行大数据分析和预测模型
我国银行业金融机构要积极借鉴国外央行在大数据方面的优秀经验，利用大数据技术改进和调整银行业金融机构的统计工具、信息系统和数据质量，实现银行业金融机构提升的目标。金融统计系统。具体而言，银行架构应利用大数据构建知识库和分析预测模型，为银行经济发展提供必要的基础。同时，银行要有效梳理主要指标，建立具有前瞻性特征的动态随机平衡模型，推动数据采集和处理向标准化方向发展，及时预测经济金融格局，确保从宏观调控看银行快速发展。此外，银行和金融机构应推动经济预测和金融统计功能的开发和研究，善于利用大数据技术对企业现有的财务数据报告进行分析，并获得具体、合理、完整、准确的信息证明。信用、债务、汇率和证券等。总之，大数据拓宽了银行金融统计的信息渠道，加强了统计工作与金融领域的联系，提高了数据信息的获取水平。但是，目前银行使用大数据进行金融统计的水平非常低。因此，银行必须提高金融统计和数据分析能力，提高风险预测和规避能力，促进自身发展。因此，一方面，银行需进一步加强与其他金融机构的联系和合作，借鉴其他银行优秀的金融统计工作方法，取长补短，分析研究自身实际情况，制定相应的金融统计方案，完善金融统计模型，提高工作效率。另一方面，银行业还需要加强专业人才的培养和引进，深入考察金融统计人才的能力、应急能力、沟通执行能力、创新发展能力等，确保引进高素质人才，从而提高金融统计的影响力，促进银行金融统计能力和水平的提升。综上所述，在大数据和智能化时代，银行和金融机构必须把握时代发展趋势，将大数据技术应用于经济预测和金融统计，将大数据技术与金融经济学的有效结合，科学设计大数据战略，提高数据分析技术，实施高层次的数据分析设计，构建大数据分析预测模型，用信息化、智能化推进银行和金融机构的改革创新，在为银行创造和开辟更广阔的市场空间，增强银行竞争力的同时，为金融机构可持续发展奠定基础。
作者：任彤庆
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